- ジャンル: サイエンス・ロジック
- 英語難易度: ★★☆
- オススメ度: ★★☆☆☆ (ちょっと同じことの繰り返しが多くて冗長な気がします)
<統計という形で示されると情報の信憑性は高まる。しかし、定義や調査方法、標本の選び方、さらには伝達の過程によって、数字の与える印象は大きく変わる。ナンチャッテ統計に騙されないための警句の書。>
本書のタイトルは、「嘘には三種類ある。嘘、大嘘、そして統計だ」という有名な警句に由来するとのこと。 一般にはマーク・トウェイン(または英国首相ディズレーリ)の言葉とされますが、トウェイン自身は自伝の中で「ディズレーリの言葉とされるもの」として紹介しているそうです。 統計の持つ危うさ・胡散臭さを指摘しており、誰の言葉か確定していないところまで含めて、情報の出所を問う本書にふさわしい警句です。
私たちは「統計データ」を、事実を客観的に伝えるものとして捉えがちです。しかし、故意でなくとも、当て推量、曖昧な定義、不適切な標本、報道時の言い換え、孫引きなどの伝言ゲームによって、数字は変質してしまいます。その使われ方によっては、実際の姿を歪めてしまう可能性があるという点について認識を新たにしました。 それにしても、こんなに細かく指摘していると、完全に客観的なデータなど存在するのだろうか、と考えてしまいますね。
メモポイント
- 数字の独り歩き。 新聞などのマスメディアに取り上げられた「ナンチャッテ統計データ」はデータが仮に間違っていたとしても、元の出所を確認されることなく、そして孫引きが重なるほど、実際には同じ出所に由来する数字なのに、複数の文献によって裏づけられたかのように見えてしまう。 悪い統計の典型。
Once a number appears in one news report, that report is a potential source for everyone who becomes interested in the social problem; officials, experts, activists, and other reporters routinely repeat figures that appear in press reports. The number takes on a life of its own, and it goes through “number laundering.” Its origins as someone’s best guess are now forgotten and, through repetition, it comes to be treated as a straightforward fact—accurate and authoritative.
- 良い統計、悪い統計。 良い統計とは何か。それは、当て推量ではなく、定義と測定手続きが明確で合理的であり、母集団を代表する適切なサンプルに基づいているもの。
The problems identified in this chapter suggest some standards that good statistics meet. First, good statistics are based on more than guessing.
(中略)
Second, good statistics are based on clear, reasonable definitions.
(中略)
Third, good statistics are based on clear, reasonable measures.
(中略)
Finally, good statistics are based on good samples.
- 本書の言いたいことは、要はコレ。健全な懐疑心を持ち、Criticalな態度でデータに対峙すること。 単純にそのまま受け入れるのではなく(Naive)、また全てを頭ごなしに否定する(Cynical)ことでもない。
In practice, however, the Critical need not investigate the origin of every statistic. Rather, being Critical means appreciating the inevitable limitations that affect all statistics, rather than being Awestruck in the presence of numbers. It means not being too credulous, not accepting every statistic at face value (as the Naive do). But it also means appreciating that statistics, while always imperfect, can be useful. Instead of automatically discounting every statistic (in the fashion of the Cynical), the Critical reserve judgment.
個人的に興味あるトピックだったのですが、同じ話の繰り返しが多く、ちょっと冗長な感じがしました。 事例は次々に変わるものの、結局は「出所、定義、測定方法、標本を確認せよ」という同じ地点に戻ってくる。 論旨は明快ですが、後半になるほど新しい発見は少なく、ここまで引っ張る内容でもないなあって感じです。
統計関連で面白いと言えばこの2冊の方がオススメです。
- Nate Silver「The Signal and the Noise」(4冊目)
- Ian Ayres「Super Crunchers」(170冊目)






